相較於scikit-learn提供了常用的機器學習、深度學習模型，開發者只要略為理解模型的組成原理，知道如何調整模型的超參數（與模型本身權重、偏差等無關的參數，像是學習率、損失函數之類的參數）就可以使用，在程式庫的定位上，PyTorch經常被視為機器學習、深度學習框架，這意謂著PyTorch的使用者，必須掌握模型組成的更多細節，以及學習的流程
#看更多 https://www.ithome.com.tw/voice/146797
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相較於scikit-learn提供了常用的機器學習、深度學習模型，開發者只要略為理解模型的組成原理，知道如何調整模型的超參數（與模型本身權重、偏差等無關的參數，像是學習率、損失函數之類的參數）就可以使用，在程式庫的定位上，PyTorch經常被視為機器學習、深度學習框架，這意謂著PyTorch的使用者，必須掌握模型組成的更多細節，以及學習的流程
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